Peta lantai atas yang menunjukkan jalur kekosongan berwarna biru dan putih

Setiap robotic vakum yang kami pertimbangkan untuk rekomendasi diletakkan melalui langkahnya di laboratory uji kami di Louisville, Kentucky. Selain menguji lantai di mana kami menjalankan tes pickup terkontrol kami, kami memantau setiap robotic vakum di ruang uji khusus yang diisi dengan furnitur tiruan untuk mengukur seberapa baik itu menavigasi di sekitar rintangan umum. Melewati itu, kami memeriksa setiap kemampuan robotic vakum untuk melahap rambut hewan peliharaan tanpa tersumbat atau meninggalkan untaian longgar di belakang, kami mempertimbangkan kemampuan mengepel, dan kami memeriksa untuk melihat seberapa baik itu menavigasi kekacauan anjing palsu juga.

Mari selami sedikit lebih dalam ke pertimbangan utama, dimulai dengan tes kinerja kami.

Daya pick-up robot vakum

Ketika datang untuk menyedot kecakapan, kami ingin tahu seberapa efektif setiap robot terhadap remah -remah umum dan puing -puing lainnya, dan juga bagaimana tarif terhadap partikel yang jauh lebih kecil seperti debu, kotoran dan pasir. Untuk mengetahuinya, kami menggunakan pasir sebagai analog untuk partikel yang lebih halus.

Dalam setiap kasus, kami menyebarkan jumlah yang terkontrol di tiga lantai uji: karpet low-pile, karpet midpile dan lantai kayu keras. Karpet low-pile lebih pendek, lebih sedikit karpet mewah dengan serat yang lebih pendek, jadi biasanya robotic vakuum memiliki waktu yang lebih mudah diambil dari itu (meskipun tidak selalu). Midpile lebih lembut, karpet yang lebih mewah dengan serat yang lebih tinggi. Itu cenderung lebih menantang untuk robot vakuum (meskipun sekali lagi, tidak selalu). Kemudian, kami mengambil robotic ruang hampa, mengosongkan tempat debu, mengirimkannya untuk membersihkan area yang terkena dan akhirnya mengukur berat apa word play here yang berhasil diambilnya. Itu memberi kami persentase pickup dari jumlah penuh. Dari sana, kami mengulangi setiap kali berjalan dua kali dan rata -rata hasilnya.

Dalam beberapa bulan terakhir, kami menghilangkan tes kami untuk nasi hitam di lantai kayu keras karena, lebih atau kurang, setiap robotic vakum yang kami uji mencetak gol mendekati 100 %. Kami sekarang menggunakan tes pasir sebagai tolok ukur utama kami dalam mengevaluasi kinerja pembersihan. Kami menganggap apa pun 50 % ke atas sebagai skor yang baik untuk pasir.

Keterampilan navigasi robotic vakum

Kekosongan robot Anda hanya akan membersihkan rumah Anda sebanyak yang mampu menavigasinya. Pembersih yang excellent akan membuat pekerjaan mudah untuk menemukan jalannya dari kamar ke kamar dan secara otomatis menghindari rintangan di sepanjang jalan, yang semuanya membuat pembersihan otomatis yang tepat dan rendah pemeliharaan rendah.

Kami memastikan untuk mengamati setiap robotic robot saat dibersihkan untuk mendapatkan perasaan yang baik tentang seberapa baik navigasi tetapi untuk mendapatkan perbandingan terbaik dari yang lebih bersih ke yang lebih bersih, kami mengambil bidikan paparan panjang di atas masing -masing saat membersihkan ruang uji gelap kami, dengan tongkat cahaya yang melekat pada bagian atas masing -masing langsung di atas asupan vakum. Gambar -gambar yang hasilnya menunjukkan jalan ringan yang mengungkapkan jalur robot saat menavigasi ruangan dan membersihkan di sekitar furnitur tiruan kami.

Di bawah ini adalah contoh dari ECOVACS DEEBOT T 30 S, keseluruhan terbaik kami. Ini menawarkan cakupan location yang luar biasa dan melakukan navigasi dengan cara yang sangat terorganisir dan efisien. Itu mendapat 10 dari 10 dalam skor navigasi, hanya membutuhkan rata-rata 15 menit untuk menyelesaikan siklus pembersihan penuh.

Peta lantai atas yang menunjukkan jalur kekosongan berwarna biru dan putih

Laboratorium CNET

Sebaliknya, kami memiliki robotic vakum dengan navigasi yang buruk, Noesis Florio. Itu melewatkan beberapa bintik di dalam ruangan, dan gambar uji jalur cahaya berisi beberapa bintik yang lebih cerah, berpotensi menunjukkan robotic vakum menghabiskan waktu berputar di tempatnya. Yang penting adalah pola navigasi yang sangat tidak terorganisir. Semua ini menghasilkan skor navigasi yang buruk.

Peta lantai atas yang menunjukkan jalur kekosongan berwarna biru dan putih

Laboratorium CNET

Sebagian besar, itu datang ke teknologi yang sedang bermain. Selama bertahun-tahun, kami secara konsisten mencatat bahwa robot vakuum yang menggunakan navigasi lidar yang dipandu laser cenderung sangat pandai memetakan lingkungan mereka dan menemukan jalan mereka. Sementara itu, kamera pemetaan 3 D dengan kecerdasan pengenalan objek dapat memberikan robotic kekosongan kemampuan ekstra untuk mengidentifikasi dan beradaptasi dengan hambatan di jalur mereka.

Roborock Saros Z70 Robot Vacuum dengan lengan robot

Roborock

Runtime rata -rata

Untuk mengukur runtime vakum robot, kami menjalankan kekosongan di ruang uji kami tiga kali dan mengambil rata -rata waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan siklus pembersihannya. Untuk lebih jelasnya, kami tidak menjalankan ruang hampa sampai dikeringkan, karena tidak seperti kekosongan tanpa kabel, robotic robot akan berhenti ketika percaya pembersihan telah selesai. Secara umum, kami menganggap sesuatu di bawah 20 menit sebagai runtime cepat.

Pengujian robotic vakum

Kami menguji semua kekosongan robotic yang memiliki fungsionalitas. Kami menjalankan tes pengepakan setidaknya dua atau tiga kali dan mengevaluasi kemampuannya untuk menghilangkan kekacauan lengket dari berbagai jenis lantai. Kami saat ini sedang dalam proses memformalkan prosedur pengujian kami dengan cara yang dapat diukur, tetapi pada penulisan ini evaluasi kemampuan mengepel kami adalah anekdotal.

Tautan Sumber